r-bioinformatics/edgePy

design testing procedures

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#10 geöffnet am 16. Mai 2018

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Beschreibung

Design procedures for testing the analysis workflow and comparing it to the edgeR/limma/Glimma R implementation so that we can ensure reproducibility, test performance, features, parity, upgrades, etc.

This could possibly include things such as:

  • reproducing DGE analysis from published studies in both the R workflows and the python workflows.
  • performing DGE analysis on publicly available datasets such as human cell line data, public data from GEO, etc, as long as the datasets are openly available to use.

Contributor Guide

Research-Richtung
Entwerfen Sie Testverfahren, um die Ausgaben von edgePy mit edgeR/limma/Glimma unter Verwendung öffentlicher Datensätze zu vergleichen. Konzentrieren Sie sich auf die Reproduktion veröffentlichter DGE Analysen und die Sicherstellung der Feature Parität.
Tech Stack
python
Domain
testing
Issue Type
Test
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonRDifferential Expression Analysis
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40